Relação entre políticas públicas, crescimento e ...

Agenda Política. Revista de Discentes de Ciência Política da Universidade Federal de São Carlos

Volume 9, Número 1, p. 307-337, janeiro-abril, 2021

https://doi.org/10.31990/agenda.2021.1.11

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Relação entre políticas públicas, crescimento e desenvolvimento no

centro paranaense

Jeferson Petranski1 Simão Ternoski2

Resumo: O estudo relaciona os efeitos das políticas de repasses do Sistema Único de Saúde (SUS), do Programa Bolsa Família (PBF) e do Benefício de Prestação Continuada (BPC) sobre o Produto Interno Bruto (PIB) e o Índice Firjan de Desenvolvimento (IFDM) da Associação de Municípios do Centro do Paraná (AMOCENTRO), nesta perspectiva questiona: as políticas públicas geram efeito positivo sobre os indicadores de crescimento e desenvolvimento? Afirma-se para a existência de relação probabilística positiva entre as políticas públicas, o PIB e o IFDM. Metodologicamente o estudo é exploratório, descritivo e quantitativo, faz uso de modelo econométrico de regressão para dados em painel do período de 2006 a 2015. Os resultados afirmam para o maior efeito das políticas sobre o PIB, além de uma maior resposta positiva do PBF, tanto em termos do PIB e do IFDM geral, como nas dimensões da indústria, serviços, agropecuária, saúde, longevidade, e emprego e renda, reafirmando a necessária atuação do Estado via políticas públicas nos pequenos municípios.

Palavras-chave: Qualidade de Vida; Riqueza; Políticas Redistributivas.

1 Bacharel em Ciências Econômicas, Universidade Estadual do Centro-Oeste – UNICENTRO, Pitanga, Brasil. Email: [email protected]. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3914-2287. 2 Doutorando e Mestre em Desenvolvimento Regional – PPGDR/UTFPR, Professor do Departamento de Ciências Econômicas – UNICENTRO, Guarapuava – Brasil. Email: [email protected]. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1227-7966.

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

mailto:[email protected]

https://orcid.org/0000-0003-3914-2287

mailto:[email protected]

https://orcid.org/0000-0003-1227-7966

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Agenda Política. Revista de Discentes de Ciência Política da Universidade Federal de São Carlos Volume 9, Número 1, p. 307-337, janeiro-abril, 2021


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1. Introdução

O período do estudo, 2006 a 2015, compreende o que Mota (2015) afirma sobre a

condução dos governos, onde houve certa quebra da linha neoliberal e fortalecimento da

atuação do Estado. Neste período, principalmente nos anos iniciais, o papel

redistributivo do Estado ganhou força, gerando crescimento econômico e maior

empregabilidade, embora não tenha criado na população o sentimento de maior

satisfação.

Este fortalecimento das políticas sociais, no Brasil, permitiu reduzir fortemente a

desigualdade, em 2011 o índice de Gini chegou ao menor patamar desde 1960. Uma

desigualdade social com intensa redução entre 2003 e 2012, reflexo da elevação de 30%

nos rendimentos médios dos trabalhadores, e com maior impacto no grupo dos 20%

mais pobres, onde “o crescimento foi superior a 70%”, dos quais 13% da elevação desta

renda são atribuídos ao Programa Bolsa Família – PBF (FONSECA e FAGNANI, 2013, p.

17).

As políticas sociais, de transferência de renda, como o Programa Bolsa Família

(PBF) e o Benefício de Prestação Continuada (BPC), foram responsáveis, no período de

2001 a 2011, pela queda da desigualdade, sendo 13% desta redução atribuída ao efeito

do PBF e, 4% ao BPC, além disso o fortalecimento do Sistema Único de Saúde (SUS)

permitiu gerar “desenvolvimento econômico e social do país” (VIANA et al., 2013, p.

219). Para Draibe (2003) o SUS atinge focos específicos, sobretudo, entre a população

mais carente, ao atender às necessidades básicas de saúde.

Fonseca e Fagnani (2013) complementam que o PBF reduziu a miséria extrema

de 24,4% para 10,2% entre 2003 e 2011. A literatura indica para uma relação de efeito

positivo das políticas públicas sobre a renda e o bem-estar e, neste aspecto, questiona-

se: As políticas públicas de repasse da União e do Estado do Paraná para o Sistema Único

de Saúde (SUS), e os repasses federais aos Programas Bolsa Família (PBF) e ao Benefício

de Prestação Continuada (BPC) geram de fato um efeito positivo na melhoria de

indicadores de desenvolvimento e crescimento econômico?

Pressupõe-se como hipóteses: Hipótese nula (H0): Ausência de efeito

probabilístico positivo das políticas públicas de repasse da União e do Estado do Paraná

para o Sistema Único de Saúde (SUS) e dos Programas Bolsa Família (PBF) e Benefício de

Prestação Continuada (BPC) sobre o Índice Firjan de Desenvolvimento Municipal



309

(IFDM), e sobre o Produto Interno Bruto (PIB) da Associação dos Municípios do Centro

do Paraná (AMOCENTRO); Hipótese alternativa (H1): Presença de efeito probabilístico

positivo das políticas públicas de repasse da União e do Estado do Paraná para o SUS,

PBF e BPC sobre o IFDM e sobre o PIB da AMOCENTRO.

O objetivo desta pesquisa é estimar os impactos que as políticas públicas de

repasses da União e do Estado do Paraná para o SUS, para o PBF e para o BPC, geram

sobre o IFDM e sobre o PIB da AMOCENTRO no período de 2006 a 2015.

Especificamente: 1) coletar e descrever o montante dos repasses ao SUS, PBF e BPC

destinados a AMOCENTRO pela União e pelo Estado do Paraná, além de realizar

levantamento dos dados sobre o IFDM e sobre o PIB destes Municípios; 2) aplicar

modelo econométrico para dados em painel, estimando o efeito probabilístico das

políticas redistributivas (repasses da União e do Estado do Paraná ao SUS e repasse

federal ao PBF e BPC) sobre um indicador de desenvolvimento (IFDM) e sobre um

indicador de riqueza (PIB); e 3) estimar o efeito probabilístico das políticas

redistributivas sobre as dimensões do IFDM (saúde, educação e emprego e renda) e

sobre as dimensões do PIB (serviços, indústria, agropecuária e administração pública).

O embate contrário as políticas públicas, sobretudo redistributivas, e ao Estado

de bem-estar social em prol do livre mercado a que se assiste na atualidade, reforça a

necessidade de investigar os efeitos das políticas sobre as dimensões da riqueza e do

bem-estar das populações, visto que, é justamente nos momentos de maior fragilidade

social (como o atual momento de pandemia da Covid-19) que se percebe a necessária e

indispensável atuação do Estado e das políticas públicas tanto na defesa dos mais

vulneráveis, como na garantia da renda mínima.

O estudo se justifica na busca por entender a importância do papel do Estado na

garantia do bem-estar, e se insere na literatura na linha do social desenvolvimentismo, e

na avaliação das políticas públicas, sobretudo às redistributivas. A pesquisa, além desta

seção introdutória, se divide em outras quatro seções, seguindo com a revisão teórica

sobre crescimento, desenvolvimento e políticas públicas redistributivas, apresentação

da metodologia, e na sequência, exposição dos resultados do estudo, explorando a região

foco da pesquisa, e os dados dos modelos econométricos. Ao final aborda as

considerações finais e as referências utilizadas.



310

2. Crescimento, Desenvolvimento e as Políticas Públicas

Desenvolvimento e crescimento caminharam em uma linha muito próxima ao

longo do tempo, mas são conceitos diferentes. É necessário, para Souza (1997), entender

que o desenvolvimento é mais complexo que o crescimento, e se relaciona ao bem-estar

e à distribuição da renda, mesmo que demande a existência de crescimento econômico

em um ritmo superior ao crescimento demográfico.

Feijó (2007, p. 44) complementa que a “educação, saúde, qualificação profissional

representam, ao mesmo tempo, condição para o crescimento econômico e indicador de

desenvolvimento social”. Ainda segundo o autor, além do crescimento, para que exista o

desenvolvimento são necessárias “políticas públicas e ações privadas que possam

espalhar os benefícios do crescimento, alcançando um número maior de pessoas”

(FEIJÓ, 2007, p. 44).

A função do Estado em promover bem-estar social requer políticas públicas que

atendam aos anseios da população, políticas estas, que se figuram em um conjunto de

ações que tem por finalidade o enfrentamento das dificuldades, potencializando as

oportunidades de interesse coletivo (CASTRO e OLIVEIRA, 2014; TUDE et al., 2010).

Para Pedone (1986) os efeitos na sociedade dependem dos recursos distribuídos e das

dimensões abarcadas.

Uma política pública responde a uma demanda social que foi interpretada pelos

agentes que estão no poder, e além de atender as necessidades dos setores mais

carentes, precisam conciliar o politicamente viável e o tecnicamente eficiente (AGUM et

al., 2015; TEIXEIRA, 2002). Ternoski et al. (2020) considera que através das políticas

públicas, e respeitando as potencialidades locais, é possível minimizar os problemas e

escolher os melhores meios para o desenvolvimento, adotando ações que criam as

condições para o bem-estar social.

Em uma perspectiva regional as desigualdades também estão presentes, e o

desenvolvimento não ocorre de forma hegemônica, o que requer esforços e programas

para minimizar e combater os problemas e as desigualdades (MADUREIRA, 2015). Estas

ações regionais devem observar as particularidades do local, de modo que os agentes e

as instituições governamentais possam identificar e participar da implantação destas

ações. Um processo que reafirma o papel do Estado, via políticas públicas, na promoção



311

do bem-estar e na proteção das classes sociais mais frágeis (IPEA, 2018; ROTTA e REIS,

2007).

As políticas públicas se tornam necessárias ao atendimento da população carente

nas áreas da saúde, educação, segurança pública, emprego e renda, determinando os

caminhos a serem seguidos diante do problema público que deve ser enfrentado.

Políticas públicas estas que se figuram em pelo menos quatro tipologias: políticas

distributivas, redistributivas, regulatórias e constitutivas (SECCHI, 2017; SOUZA, 2006).

Quanto as distributivas, Melazzo (2010), Souza (2006) e Frey (2000) afirmam

que os recursos (bens públicos) distribuídos geram menor grau de conflito entre os

grupos, com reflexos mais individuais do que universais, mas o risco para Tude et al.

(2015) é o clientelismo, além de não considerar a limitação dos recursos, gerando a

impressão, de acordo com Frey (2000), de que apenas são distribuídas vantagens,

inclusive aos opositores, sem tornar perceptível os custos. As políticas distributivas têm

foco voltado às ações cotidianamente desenvolvidas pelo governo, sendo financiadas por

meio do orçamento público do Estado. (PINTO et al., 2018).

Na esfera redistributiva, Melazzo (2010) e Tude et al. (2015) afirmam que estas

políticas intervêm diretamente na sociedade, criando conflitos entre os grupos e

atingindo grandes grupos sociais com ganhos em algumas classes e perdas em outras.

Reafirma Frey (2000) e Souza (2006) que o ambiente é conflituoso visto que ocorre um

claro deslocamento de recursos em prol de uma classe social.

A finalidade da política redistributiva é atender aos grupos sociais menos

privilegiados, uma forma de política que segundo Pinto et al. (2018) deveria ser

financiada pelos setores, camadas ou atores sociais que detêm maior renda, bens ou

poder aquisitivo. Este financiamento a que mencionam os autores se daria por meio da

realocação dos recursos, reduzindo assim a desigualdade social, no entanto, na prática,

em razão das divergências nos processos de negociação, as políticas redistributivas

acabam sendo financiadas pela União, Estados e Municípios.

Já as políticas regulatórias envolvem a burocracia e a administração pública

(MELAZZO, 2010). Aliado a isso, Frey (2000) considera que por tratarem das normas,

regulamentos, decretos e outras formas regulatórias não deixam explícito, em sua etapa

de proposição, os custos e benefícios que podem gerar, os quais variam de acordo com a

configuração da política no momento de ser levada à prática.



312

Por fim, as constitutivas acabam envolvendo os três formatos anteriores, Melazzo

(2010, p. 21) considera que englobam os “procedimentos necess|rios para que as outras

políticas entrem em vigor”. Frey (2000) e Souza (2006) ressaltam que estas políticas

estabelecem as regras gerais e moldam a estrutura dos próprios conflitos políticos já

que são a base para as regulatórias, distributivas e redistributivas.

Dado o foco da pesquisa, as políticas avaliadas (SUS, PBF e BPC) estão na esfera

redistributiva, uma dimensão de política pública que Kerstenetzky (2006) considera

como equalizadora de oportunidades aos grupos naturalmente desfavorecidos, uma vez

que o livre mercado abre ou fecha oportunidades aos indivíduos de acordo com seus

ativos. Assim, a política redistributiva corrige as ineficiências, gerando o bem-estar das

populações mais carentes, a exemplo do SUS, PBF e BPC.

Para Draibe (2003, p. 73) as políticas redistributivas, como é o caso da

“previdência social, saúde, educação, habitação e saneamento b|sico, trabalho e

assistência social”, são o ponto central da própria política, permitindo que a

concretização do desenvolvimento social gere não só a “universalização dos serviços

sociais públicos”, mas também eleve a participação social. O combate { pobreza e o

desenvolvimento social seriam atingidos via políticas redistributivas, com programas

universais, a exemplo da saúde.

Na área da saúde, as medidas devem se voltar não só às doenças, e/ou sua

ausência, mas envolver fatores correlatos, como: alimentação; educação; renda; meio-

ambiente; habitação; trabalho; esporte; lazer; etc. Já na educação, além da garantia de

acesso, é preciso manter também a qualidade (ARRUDA e ARRUDA, 2015; SANTOS e

SHIRATORI, 2004).

Secchi (2017) considera que as políticas distributivas dividem a sociedade em

duas vertentes, uma da elite dos ricos que lutam pelo fim da política, e outra, a dos

pobres, cuja causa se volta em efetivar e manter a política. Este ambiente social

conflituoso, para Boskovic (2015, p. 2311), ocorre entre os grupos mais abastados (não

beneficiários) em relação aos grupos objeto da referida política, provocando “um

sentimento de injustiça, na medida em que a redistribuição deixa de enaltecer as

conquistas alcançadas pelos talentosos”. A autora reafirma que a proteção social dada

pela política redistributiva é justa, protegendo não só a renda, como o PBF, mas outras

capacitações destes beneficiários.



313

Gomes da Silva e Lima (2017, p. 372) também identificam este conflito nas

críticas da classe média ao PBF por ser direcionado somente aos pobres, apesar disso a

política redistribui “os bens sociais, em particular, aos mais necessitados”, com efeitos

na queda da desigualdade, como é o caso da redução de 21% em 2004 gerada a partir do

PBF. Uma política social que além de transferir renda cria demanda agregada e um efeito

multiplicador não só no consumo, emprego e produção, mas também na renda,

reduzindo a desigualdade, e se constitui em uma estratégia para o desenvolvimento

(CASTRO, 2013).

Abrucio (2005, p. 58) enaltece os efeitos do SUS que além da assistência à saúde

aos brasileiros, descentralizou a sua gestão, criando a “racionalização dos repasses de

recursos e dos gastos pelos estados e municípios”. Um fator que aquece as economias

locais via gastos públicos, estimulando o crescimento. Além do que, o efeito

redistributivo gera impactos, para Duarte (2000, p. 447), no bem-estar social da

população mais pobre, minimizando “as desigualdades do país”. Ambas as métricas,

sobre a riqueza e o bem-estar geradas com as políticas redistributivas, se pretendem

estimar com esta pesquisa.

O foco principal da política redistributiva é o bem-estar, o equilíbrio e a justiça

social, uma atuação do governo brasileiro que ao considerar as desigualdades sociais e

econômicas implementou o Programa Bolsa Família, objetivando reduzir as

disparidades entre os mais pobres e os mais ricos (SILVA JUNIOR et al., 2015). Mas, esta

equidade de renda é complexa de ser operacionalizada dado que a riqueza, em boa

parte, é composta de imóveis e bens duráveis (MAGALHÃES, 2006).

Para além da proposição e implantação da política pública, é fundamental sua

avaliação envolvendo uma lista de critério e indicadores que quantifiquem o resultado

obtido e se aproximem da maior eficácia (TREVISAN e BELLEN, 2008). Diante disso, e

sabendo do rol de políticas públicas no Brasil, este estudo avalia três políticas

específicas (Programa de Repasses do Sistema Único de Saúde – SUS, Programa Bolsa

Família – PBF e Benefício de Prestação Continuada - BPC), e o seu efeito sobre o

crescimento, considerado em termos do Produto Interno Bruto (PIB), e sobre o

desenvolvimento, tratado via Índice FIRJAN de Desenvolvimento (IFDM).

O IFDM é apresentado em uma escala de 0 (zero) para mínimo e 1 (um) para

máximo, e classifica as regiões em quatro categorias: alto desenvolvimento, acima de 0,8



314

pontos; desenvolvimento moderado, entre 0,6 e 0,8 pontos; desenvolvimento regular,

entre 0,4 e 0,6 pontos; e baixo desenvolvimento, inferior a 0,4 pontos (FIRJAN, 2015).

As dimensões que compõem o índice são: saúde, que engloba “número de

consultas pré-natal, óbitos por causas mal definidas, óbitos infantis por causas evitáveis,

internação sensível { atenção b|sica (ISAB)”; educação, envolvendo as “matrículas na

educação infantil, abandono no ensino fundamental, distorção idade-série no ensino

fundamental, docentes com ensino superior no ensino fundamental, média de horas aula

di|rias no ensino fundamental, resultado do IDEB no ensino fundamental”; e a dimensão

emprego e renda, que trata da “geração de emprego formal, absorção da mão de obra

local, geração de renda formal, salários médios do emprego formal, desigualdade”

(FIRJAN, 2015, p. 11).

Na via do crescimento, o PIB considera a riqueza gerada em um determinado

local, para Bacha (2004, p. 28), o PIB “é o valor monet|rio de todos os bens e serviços

finais produzidos, em determinado período de tempo, com os serviços de fatores de

produção situados dentro dos limites geogr|ficos de um país”. No Brasil, para o IBGE

(2015), o PIB contempla o valor adicionado dos setores industrial, agropecuário,

comércio e serviços e da administração pública.

Quanto às políticas avaliadas, uma delas é o programa de repasses do Sistema

Único de Saúde (SUS), que consiste em uma transferência fundo a fundo. De acordo com

a CNM (2014, p. 10), “os recursos federais e estaduais da saúde são repassados para os

fundos municipais de saúde em blocos de financiamentos que se dividem em 6 (seis)”,

sendo eles: Atenção Básica; Atenção de Média e Alta Complexidade Ambulatorial e

Hospitalar; Vigilância em Saúde; Assistência Farmacêutica; Gestão do SUS; e

Investimentos na Rede de Serviços de Saúde.

A regulamentação, financiamento e transferência dos recursos a estes blocos é

realizada com o respectivo monitoramento e controle. Para tanto, o controle e aplicação

do recurso se dá via conta corrente identificada para cada componente do bloco, já a

prestação de contas dos recursos recebidos fundo a fundo pelos Municípios e Estados é

feita por meio do relatório de gestão, devidamente aprovado pelo Conselho de Saúde

(CNM, 2014).

Já o Programa Bolsa Família (PBF), visa atender famílias que vivem em condições

de pobreza e extrema pobreza, sendo que podem fazer parte do programa as famílias



315

com renda de até R$ 89,00 mensais por pessoa, e famílias com renda de R$ 89,01 a R$

178,00 mensais desde que tenham crianças ou adolescentes de 0 a 17 anos. A concessão

“depende de quantas famílias já foram atendidas no município, em relação à estimativa

de famílias pobres feita para essa localidade” (MDS, 2018).

Três eixos principais compõe o PBF, reforçando a ideia de justiça social, deste

modo: a transferência de renda vem colaborar para o alívio imediato da pobreza; as

condicionalidades, ao facilitar o acesso a direitos básicos nas áreas de saúde, educação e

assistência social; e as ações complementares, tem por objetivo gerar meios as famílias

para a superação das vulnerabilidades (SILVA JUNIOR et al., 2015).

A outra política avaliada é o Benefício de Prestação Continuada (BPC) que garante

um salário a idosos e pessoas com deficiência em famílias com renda de até ¼ de salário

mínimo por pessoa (TERNOSKI et al., 2020). Jaccoud et al. (2017) apontam que o BPC

por ser direcionado a pessoas que vivem na extrema pobreza proporciona o resgate da

cidadania, os estudos indicam que seu efeito na redução da desigualdade está atrelado a

duas características: a progressividade daqueles benefícios, que atendem a importante

parcela do segmento mais vulnerável do Brasil; e o seu valor estar associado ao salário

mínimo.

3. Procedimentos Metodológicos

A pesquisa tem característica exploratória, descritiva e natureza quantitativa,

com emprego da estatística descritiva na apresentação das variáveis, aplica modelos

econométricos para dados em painel na análise dos dados. Os dados monetários, na

análise descritiva comparativa, foram inflacionados por meio do índice de preços ao

consumidor amplo (IPCA) para o período base de dezembro de 2015; já o modelo

inferencial considera valores nominais.

A base de dados em painel combina dados de corte transversal com séries

temporais, envolvendo o período de 2006 a 2015 em 16 Municípios da AMOCENTRO,

cujas cidades são: Altamira do Paraná, Boa Ventura de São Roque, Campina do Simão,

Cândido de Abreu, Guarapuava, Iretama, Laranjal, Manoel Ribas, Mato Rico, Nova Tebas,

Palmital, Pitanga, Roncador, Rosário do Ivaí, Santa Maria do Oeste e Turvo, todos estes

Municípios localizados no Estado do Paraná.



316

As variáveis analisadas compreendem as políticas públicas de repasses da União

e do Estado do Paraná para o SUS e dos repasses federais com o Programa Bolsa Família

(PBF) e com o Benefício de Prestação Continuada (BPC), além dos dados do PIB e seus

setores (indústria, serviços, agropecuária e administração pública) e do índice Firjan e

suas dimensões (saúde, educação e emprego e renda). As bases consultadas foram: base

de dados do Estado do Paraná (BDE web); visualizador de dados sociais (VIS DATA); e

sistema de informações sobre orçamentos públicos em saúde (SIOPS).

A BDE web divulga séries históricas de dados estatísticos do Paraná e de seus 399

Municípios, já o VIS DATA gerencia e disponibiliza as ações, programas e serviços do

Ministério do Desenvolvimento Social (MDS), permitindo acesso aos dados do IBGE,

Censo SUAS, Criança Feliz e PNUD. Por fim, o SIOPS, cuja alimentação é obrigatória por

parte da União, Estados, Distrito Federal e Municípios, permite acompanhar o que

dispõe a Constituição Federal sobre a aplicação mínima de recursos em ações e serviços

públicos de saúde (IPARDES, 2018; MINISTÉRIO DA SAÚDE, 2018; VIS DATA, 2018).

O modelo econométrico para dados em painel foi aplicado em dois cenários, um

primeiro agregado que relaciona o IFDM e o PIB como explicados pelas políticas de

repasses para a saúde feitos pela União e Estado do Paraná e dos repasses com o PBF e

BPC. E um cenário que relaciona estas mesmas políticas (explicativas), mas altera a

variável explicada, de modo a determinar o comportamento das dimensões IFDM

Educação; IFDM Renda; e IFDM Saúde e dos setores PIB agropecuário; PIB industrial;

PIB comércio e serviços; e PIB administração pública, como dependentes. As relações

investigadas estão representadas nas equações 01 e 02 modelos gerais, bem como nos

submodelos.

Modelo Geral Índice Firjan de Desenvolvimento

01

Submodelos



317

Modelo Geral Produto Interno Bruto

02

Submodelos

Sendo:

= índice FIRJAN de desenvolvimento municipal; = índice FIRJAN de desenvolvimento municipal dimensão renda; = índice FIRJAN de desenvolvimento municipal dimensão educação; índice FIRJAN de desenvolvimento municipal dimensão saúde; logaritmo neperiano do produto interno bruto nominal do município; = logaritmo neperiano do produto interno bruto nominal agropecuário;

= logaritmo neperiano do produto interno bruto nominal industrial; = logaritmo neperiano do produto interno bruto nominal comércio e serviços; = logaritmo neperiano do produto interno bruto nominal administração pública; = logaritmo neperiano dos recursos nominais da saúde repassados da União para os Municípios; = logaritmo neperiano dos recursos nominais da saúde repassados do Estado para os Municípios; = logaritmo neperiano dos recursos nominais do programa bolsa família repassados aos Municípios; = logaritmo neperiano dos recursos nominais com o benefício de prestação continuada que agrega os repasses feitos com os benefícios aos idosos e com os benefícios às pessoas com deficiência repassados aos Municípios da AMOCENTRO; Constante ou intercepto; Parâmetro ou peso da variável independente sobre a dependente; período de tempo das observações – 2006 a 2015; unidades de corte transversal (casos), 16 Municípios da AMOCENTRO; = resíduo modelo de efeito fixo; termo de erro composto por modelo de efeito aleatório.



318

Modelos em painel apresentam três possíveis resultados (Pooled, Efeito Fixo e

Efeito Aleatório), que dependem dos testes de Chow, Breuch-Pagan e Hausman. O teste

de Chow, possui como hipóteses modelo pooled e modelo efeito fixo, e determina

“se uma função de regressão múltipla difere entre dois grupos” (WOOLDRIDGE, 2016, p.

498).

Em relação ao teste de Breusch-Pagan as hipóteses são modelo pooled

(variância do erro específica = 0) e modelo efeito aleatório. De acordo com Gujarati

(2006), para a homocedasticidade o teste de Breusch-Pagan consiste em testar a

hipótese de que as variâncias dos resíduos (erros) são iguais.

Já o teste de Hausman possui como hipótese nula modelo de efeito aleatório

(estimativas de GLS consistentes) e hipótese alternativa modelo de efeito fixo

(estimativas de GLS não consistentes). Para Gujarati (2006, p. 525) a rejeição da

hipótese nula indica que “o modelo de correção dos erros não é adequado [...], neste

caso, as inferências estatísticas serão condicionadas a na amostra”.

Considerando os testes de Chow, Breuch-Pagan e Hausman o resultado para

efeito fixo foi mais ajustado na explicação do ; ; ; e

, já o resultado para o efeito aleatório foi mais condizente na explicação do

e . Os modelos finais (pós testes) foram rodados com

erro padrão robusto.

Para a análise dos valores dos parâmetros do modelo de crescimento (PIB), se

utilizou do antilogaritmo, , o qual é o inverso do logaritmo, permitindo

mensurar em forma monetária, o impacto que os repasses da União e do Estado do

Paraná com o SUS, e os repasses da União com o PBF e BPC geram sobre a riqueza dos

Municípios.

4. Resultados

O estudo é acerca de uma das 19 Associações Regionais de Municípios do Paraná,

as quais congregam os 399 Municípios do Estado. A região da AMOCENTRO, (ver

localização geográfica na Figura 01), formada por 16 Municípios, estes: Altamira do

Paraná, Boa Ventura de São Roque, Campina do Simão, Cândido de Abreu, Guarapuava,

Iretama, Laranjal, Manoel Ribas, Mato Rico, Nova Tebas, Palmital, Pitanga, Roncador,



319

Rosário do Ivaí, Santa Maria do Oeste e Turvo, tem por objetivo a integração regional,

econômica e administrativa com vistas a reivindicar e defender os interesses,

incentivando os meios para a industrialização, e o uso dos recursos dispostos em cada

município (AMOCENTRO, 2020).

Dados do IBGE Cidades (2020) indicam que a população estimada destes

Municípios, integrantes da Amocentro, em 2019 foi de 328.129 pessoas, uma redução de

0,6% do contingente populacional se comparado com o Censo demográfico de 2010. Em

Altamira do Paraná houve a maior redução populacional (54,9%) entre 2010 (censo) e

2019 (estimativa), aliado a isso, somente Guarapuava e Manoel Ribas registraram

crescimento populacional entre os dados do Censo de 2010 e da estimativa de 2019. Em

termos da riqueza o PIB per capita médio destes Municípios para 2017 foi de R$

23.145,31.

Figura 01 – Localização Geográfica da Associação dos Municípios do Centro do Paraná – AMOCENTRO.

Fonte: Elaborado pelos autores a partir da base cartográfica do IBGE (2019)

A AMOCENTRO está localizada na região central do Estado do Paraná, conforme

Figura 01, e seus Municípios integrantes apresentam crescimento econômico e geração

de riquezas impulsionadas de acordo com a vocação do local. Turvo, por exemplo, possui

maior potencial voltado ao setor Industrial, Guarapuava tem economia com forte

participação do setor de serviços, assim como Iretama, Manoel Ribas, Palmital e Pitanga,



320

já os demais Municípios possuem maior dinamismo econômico no agronegócio

(IPARDES, 2021).

A Região Centro-Sul do Estado do Paraná, onde estão localizados boa parte dos

Municípios que compõem a AMOCENTRO, concentra a maior parcela de Municípios

pobres do Estado, dos dez Municípios mais pobres do Paraná, sete estão na Região

Centro-Sul. Uma pobreza em grande medida relacionada a motivações políticas que, no

passado, levaram a emancipação precoce de Municípios sem fontes de receita ou

infraestrutura adequada, aliado ao baixo índice de urbanização e com estrutura agrícola

baseada em latifúndios, extrativismo e subsistência que acabaram intensificando os

problemas relacionados à pobreza. Destaca-se, negativamente neste cenário, as cidades

de Laranjal com o maior percentual de pobreza do Estado do Paraná (25,3%) e Mato

Rico (22,0%), uma vez que a taxa média de pobreza paranaense é de 9,4% (SILVA et al.,

2014).

O alto percentual de pobreza de alguns Municípios é resultado também da

distribuição da riqueza, medida pelo índice de Gini, que embora tenha apresentado

melhora em todos os Municípios de 2000 para 2010, ainda assim, em cinco deles

(Altamira do Paraná, Cândido de Abreu, Guarapuava, Iretama e Manoel Ribas) o índice

de Gini indica maior concentração de riquezas em comparação a média do Estado de

0,5416 em 2010 (DATASUS, 2021). Em termos da qualidade de vida, expressa no Índice

de Desenvolvimento Humano Municipal (IDH-M), para 2010 apenas Guarapuava,

Pitanga e Manoel Ribas registram desenvolvimento acima de 0,7, denominado como

alto. Laranjal, com menor IDH-M, ficou abaixo dos 0,6, (baixo desenvolvimento), e os

demais Municípios apresentam índice entre 0,6 e 0,7 (PNUD, 2021).

4.1 Análise descritiva das variáveis

As condições de bem-estar neste estudo foram consideradas em termos do índice

Firjan de desenvolvimento municipal, permitindo identificar, em determinada região, os

avanços e as fragilidades a serem superadas. Em termos do crescimento acumulado do

IFDM no conjunto dos municípios, os dados da Firjan (2018) apontam um crescimento

de 13,78% no período, além de três períodos com retrações: uma primeira entre 2007-

2008 (-1,31%); outra de 2010-2011 (-0,06%); e uma terceira de 2014-2015 (-2,02%); já

os demais períodos apresentaram variações positivas.



321

Especificamente, os dados da Firjan (2018) para a análise dos Municípios indicam

que as maiores variações positivas no índice, (período inicial ao final), ficam por conta

dos Municípios de Rosário do Ivaí (34,28%), Laranjal (32,36%), Altamira do Paraná

(31,48%) e Santa Maria do Oeste (21,98%). Em outro extremo, as cidades com menor

crescimento acumulado positivo foram: Cândido de Abreu (0,33%), Nova Tebas

(2,22%), Manoel Ribas (3,22%), seguido de Boa Ventura de São Roque com 4,80%.

O IFDM médio da AMOCENTRO foi de 0,644 em todo período, sendo 8 Municípios

(Cândido de Abreu - 0,554, Santa Maria do Oeste - 0,558, Laranjal - 0,586, Altamira do

Paraná - 0,594, Nova Tebas - 0,609, Manoel Ribas - 0,629, Palmital - 0,636 e Mato Rico -

0,641) com índice médio do período inferior ao da AMOCENTRO, e outros 8 (Campina do

Simão - 0,650, Turvo - 0,663, Roncador - 0,665, Iretama - 0,670, Boa Ventura de São

Roque - 0,671, Rosário do Ivaí - 0,677, Pitanga - 0,740, Guarapuava - 0,760) com média

do IFDM no período superior ao registrado pela média da AMOCENTRO, conforme

detalha a Figura 02.

Em outra via que considera a riqueza, o Produto Interno Bruto (PIB) congrega o

resultado das atividades econômicas, cujos dados foram obtidos em IPARDES (2018) e

abrangem o período de 2006 a 2015, aplicando o deflator do IPCA de modo a inflacionar

os valores para dezembro de 2015. Diante disso, o setor de destaque é o setor de

serviços, cujo Valor Adicionado Bruto (VAB) responde por 42,33% de toda a riqueza

gerada; nota-se que, no acumulado, este setor cresceu 78,5%, o que equivale a uma taxa

geométrica média de 6,65%.

Em grau de representatividade da riqueza total estão os setores Agropecuário

(16,72%), Indústria (16,17%), Administração Pública (16,06) e Impostos (8,73%),

acumulando crescimento respectivo de 50,67%, 48,69%, 51,08% e 74,62% o que

corresponde a taxa geométrica média de 4,66%, 4,51%, 4,69% e 6,39% respectivamente

ao ano.



322

Figura 02 – Comparativo do desempenho médio individual de cada município no período de 2005 a 2016 em relação ao desempenho médio da AMOCENTRO.

Fonte: Elaborado pelos autores a partir da base cartográfica do IBGE (2019)

A região acumulou crescimento real de 63,87% de sua riqueza entre 2006-2015

(5,64% ao ano em média). Conforme Figura 02, oito cidades (Rosário do Ivaí - 29,23%,

Cândido de Abreu - 31,15%, Mato Rico - 35,72%, Turvo - 38,17%, Campina do Simão -

39,31%, Altamira do Paraná - 43,74%, Boa Ventura de São Roque - 44,35% e Pitanga -

63,25%) registraram crescimento inferior a este acumulado, sendo Rosário do Ivaí e

Cândido de Abreu os Municípios com menor expansão da riqueza. As outras oito cidades

(Guarapuava - 63,98%, Laranjal - 66,61%, Santa Maria do Oeste - 70,36%, Palmital -

76,53%, Nova Tebas - 84,92%, Manoel Ribas - 95,67%, Roncador - 108,61% e Iretama -

109,69%) acumularam crescimento real superior ao da região, destacando-se, entre

elas, Roncador e Iretama.

Uma geração de riquezas neste conjunto de Municípios que não é equitativa, ao

passo que dois Municípios apenas (Guarapuava – 60,19% e Pitanga – 8,99%)

concentram 69,18% de toda a riqueza gerada na região. Em outro extremo, três

Municípios, Mato Rico (0,79%), Altamira do Paraná (0,85%) e Laranjal (0,96%)

participam de maneira quase que insignificante na geração dessa riqueza, quando juntos

foram responsáveis por apenas 2,6% do total da riqueza gerada entre 2006-2015.

Neste cenário da qualidade de vida e da riqueza, três Municípios (Cândido de

Abreu; Altamira do Paraná; Mato Rico) apresentaram destaque negativo, conforme

demonstra a Figura 02, visto que seu desempenho médio no período de 2006-2015 foi



323

inferior ao desempenho médio da AMOCENTRO em ambos os indicadores. Outros três

Municípios (Guarapuava; Roncador; Iretama) apresentaram destaque positivo, cujo

desempenho médio tanto do PIB como do IFDM foi superior ao registrado na

AMOCENTRO.

Entendida a dimensão do bem-estar e dos aspectos da riqueza faz-se necessário

explorar a respeito das políticas redistributivas. Quanto aos repasses ao SUS feitos pela

União nota-se uma alta dispersão dos valores, fruto tanto da descontinuidade do

recebimento anual (Iretama sem repasse em 2009, e repasse de R$ 2.431.786,38 em

2014), como também da desproporção dos valores entre os Municípios, onde

Guarapuava concentra 38,24% (o maior) de todos os recebimentos e Mato Rico apenas

1,45% (o menor).

Em média, o valor nominal recebido pelos Municípios foi de R$ 1.931.217,59, o

que equivale a R$ 93,57 por habitante/ano. No entanto, algumas regiões registraram um

maior crescimento acumulado de repasses da União ao SUS, no período, como Altamira

do Paraná, Iretama e Santa Maria do Oeste, com elevação de 220,34%, 340,78% e

558,72% respectivamente; já outras, como Cândido de Abreu, Rosário do Ivaí e Manoel

Ribas apresentaram menor variação positiva, estas de 50,08%, 48,11% e 20,69%

respectivamente.

Para os repasses feitos via Estado do Paraná ao SUS registrou-se uma média

nominal anual de R$ 174.938,37 por município. Quatro cidades tiveram repasses em

todos os anos (Altamira do Paraná, Guarapuava, Laranjal, e Mato Rico); nas demais, em

pelo menos um dos anos houve descontinuidade do repasse estadual. No acumulado, a

AMOCENTRO recebeu do Estado, no período, R$ 27.990.139,31. O Gráfico 01 sintetiza

estes valores anuais repassados tanto via União, como por meio do Estado do Paraná a

AMOCENTRO e, para efeitos comparativos, aplica-se o deflator do IPCA para dezembro

de 2015.



324

Gráfico 01 – Total anual de repasses da União e Estado ao SUS para a AMOCENTRO – Período de 2006 a 2015.

Fonte: Elaborado pelos autores a partir dos dados do SIOPS (2018) Nota: Valores inflacionados para o ano base dezembro de 2015 = 100

Avaliando os repasses da União e do Estado do Paraná, nota-se que em 2008 o

repasse reduziu 2,79% em relação à 2007, único período de retração. Nos demais, foi

possível perceber crescimento real em relação ao período anterior. No acumulado de

2006 a 2015, os repasses ao SUS cresceram 83,86% o que equivale a uma taxa

geométrica anual média de 7%, superior, inclusive, à taxa de crescimento médio

geométrico do PIB que foi de 5,64%.

O total de repasses inflacionados para dezembro de 2015 feitos pela União e

Estados aos Municípios da região foi de R$ 432.918.904,52, o que equivale em média a

R$ 27.057.431,53 por cidade, no período. Retirando o município de Guarapuava da série

histórica (maior participação nos repasses), o montante recebido pelos demais foi de R$

270.468.711,21 (R$ 1.803.124,74 em média ao ano).

Outra política pública redistributiva é o PBF, para a qual os menores registros de

repasses reais para o período base de dezembro de 2015 em relação ao volume total

repassado para a AMOCENTRO ocorreram nos Municípios de Rosário do Ivaí (1,31%),

Altamira do Paraná (1,81) e Campina do Simão (1,91%). Já Guarapuava e Pitanga foram

os Municípios que mais receberam o recurso em termos do volume total da região,

respectivamente, participaram com 36,59% e 9,85%.

A variação acumulada entre 2006-2015 de repasses com o PBF foi de 48,36%,

equivalente a uma taxa anual geométrica média de crescimento de 4,48%. Entretanto,

R$0,00

R$10.000.000,00

R$20.000.000,00

R$30.000.000,00

R$40.000.000,00

R$50.000.000,00

R$60.000.000,00

R$70.000.000,00

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Repasses União SUS Repasses Totais Programa SUS Repasses PR SUS



325

ressalta-se uma taxa inferior ao crescimento de 7% dos repasses com o SUS e próxima,

mas inferior à taxa de crescimento médio do PIB de 5,64%. O Gráfico 02 sintetiza a

evolução no tempo dos repasses com o PBF, em que são observados dois períodos: um

de crescimento dos repasses entre 2006 a 2012; e outro de retração no volume

repassado, entre 2013 a 2015, o Gráfico 02 ainda apresenta o volume de repasses com o

Benefício de Prestação Continuada (BPC).

Gráfico 02 – Total anual de repasses do Programa Bolsa Família e do Benefício de Prestação Continuada para a AMOCENTRO – Período de 2006 a 2015.

Fonte: Elaborado pelos autores a partir dos dados do VIS DATA (2018) Nota: Valores inflacionados para o ano base dezembro de 2015 = 100

Para o período de crescimento real dos repasses com PBF (2006-2012) as

maiores variações positivas aconteceram entre 2008-2009 (15,5%) e de 2009-2010

(13,85%); nos demais anos, as variações positivas ficaram entre 4,97% e 9,98%. Já a

partir de 2013, os repasses regrediram ano a ano, iniciando em 2013 com redução de -

0,16%, passando para -3,09% em 2014, e -14,04% em 2015.

Outra política de transferência de renda é o Benefício de Prestação Continuada

(BPC), que para este estudo agregou os valores dos benefícios concedidos aos idosos e

também às pessoas com deficiência. É possível observar através do Gráfico 02 que os

valores anuais repassados aos Municípios da AMOCENTRO superaram os valores do

PBF, o que denota a relevância desta política pública na região. Três Municípios

(Campina do Simão – 0,17%, Altamira do Paraná – 0,36% e Mato Rico – 0,38%)

receberam, no acumulado, menos de 1% do volume total repassado a AMOCENTRO, e

R$0,00

R$10.000.000,00

R$20.000.000,00

R$30.000.000,00

R$40.000.000,00

R$50.000.000,00

R$60.000.000,00

R$70.000.000,00

R$80.000.000,00

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Total Repasses PBF Total Repasses BPC



326

outros dois, Guarapuava (54,56) e Pitanga (12,50%), semelhante ao que ocorreu com o

PBF, concentraram a maior parcela (67,07%) dos recebimentos repassados.

Quanto aos repasses anuais com o BPC para a região, nota-se apenas um período

com variação negativa dos recebimentos (2014-2015), sendo uma redução de -0,12%. Já

as maiores variações positivas nos repasses se dão entre 2006-2007 (16,31%) e 2007-

2008 (16,21%), no acumulado do período (2006-2015) o crescimento dos repasses foi

de 117,43%, o que equivale a um crescimento geométrico médio de 9,01%.

4.2 Análise inferencial da relação entre o IFDM, LnPIB e as políticas

redistributivas

O efeito das políticas públicas de repasses do SUS via União e via Estado do

Paraná, e dos repasses com o PBF e BPC sobre o LnPIB e o IFDM são realizados em dois

cenários a partir dos modelos apresentados anteriormente nas equações 01 e 02. Um

primeiro cenário envolve a dimensão do desenvolvimento, tratando dos efeitos das

políticas públicas sobre o IFDM e suas dimensões (saúde, educação e emprego e renda),

e um segundo dos efeitos destas mesmas políticas sobre o LnPIB e seus setores

(serviços, indústria, agropecuária e administração pública). A Tabela 01 apresenta um

resumo de todos os modelos.

Os resultados que relacionam as políticas públicas (SUS, PBF e BPC) ao IFDM

indicam que os repasses do Estado para o SUS, o PBF e o BPC não foram significativos na

explicação do IFDM. Somente os repasses da União com o SUS explicam o IFDM a 5%,

onde a cada variação (aumento) de 1% no ln dos repasses da União para a saúde tem-se

uma variação (aumento) de 0,037 pontos no índice FIRJAN de desenvolvimento.

Quanto aos submodelos (emprego e renda; educação; e saúde) do IFDM, nota-se

que para a dimensão emprego e renda (IFDMR) somente os repasses da União para o

SUS foram significativos a 1%. Neste aspecto, cada variação (aumento) de 1% no ln dos

repasses da União em saúde gera um aumento de 0,053 pontos na dimensão emprego e

renda do índice FIRJAN.



327

Tabela 01 – Resumo dos resultados dos modelos. Resumo Modelos

Dependente/ Dimensão

Explicativas Modelo Empregado

Des

env

ol. −0,562 (1%) 0,037 (5%) 0,003 (NS) 0,031 (NS) 0,015 (NS) Efeito Fixo

−0,398 (NS) 0,053 (1%) −0,009 (NS) 0,019 (NS) −0,001 (NS) Efeito Aleatório −0,647 (1%) 0,014 (1%) 0,007 (5%) 0,027 (1%) 0,049(1%) Efeito Fixo −0,361 (NS) 0,037 (NS) 0,016 (5%) 0,028 (NS) 0,000 (NS) Efeito Aleatório

Cre

scim

ento

7,675 (1%) 0,164 (1%) 0,063 (1%) 0,379 (1%) 0,192 (1%) Efeito Fixo 7,135 (1%) 0,169 (1%) 0,056 (1%) 0,38 (1%) 0,146 (NS) Efeito Aleatório

0,008 (NS) 0,227 (1%) 0,063 (1%) 0,544 (5%) 0,316 (NS) Efeito Aleatório 5,167 (1%) 0,179 (1%) 0,074 (1%) 0,377 (1%) 0,253 (1%) Efeito Fixo 8,06 (1%) 0,123 (1%) 0,049 (1%) 0,278 (1%) 0,213 (1%) Efeito Fixo

Nota: O termo NS indica que a relação não foi significativa ao mínimo de 5% de erro, já o percentual entre parênteses, depois do valor do parâmetro, denota o nível de significância da variável explicativa. Fonte: Elaborado pelos autores a partir dos resultados dos modelos

Levando em consideração os efeitos das políticas redistributivas avaliadas sobre

a dimensão educação (IFDME), é possível observar a existência de significância

estatística ao nível de 1% de erro para os repasses da União ao SUS, ao PBF e com o BPC,

já os repasses do Estado em saúde apresentaram significância de 5%. Os resultados

indicam que a cada aumento de 1% no ln dos repasses da União e do Estado em saúde

gera um aumento de 0,014 e 0,007 pontos no índice respectivamente, e uma variação

(aumento) de 1% no ln dos repasses com o PBF e com BPC eleva em 0,027 e 0,049

pontos respectivamente o IFDME.

Ainda na discussão de bem-estar um último modelo relaciona os efeitos na

dimensão da saúde (IFDMS), deste modo a cada variação (aumento) de 1% no ln dos

repasses do Estado do Paraná à saúde tem-se um aumento de 0,016 pontos no IFDMS ao

nível de 5%. Já os repasses da União em saúde, com o PBF e com o BPC não geram

impactos no IFDMS.

Freu et al. (2019), embora aplicando o método de coeficientes de correlação de

Spearman, avaliaram a relação entre o PBF e o IFDM em dois conselhos regionais de

desenvolvimento - COREDESUL e COREDEMAU do Rio Grande do Sul, no período de

2013-2016, concluíram que o PBF apresentou forte correlação com o IFDM no

COREDESUL em 2013, 2014 e 2015, bem como, houve correlação do PBF com o IFDM na

dimensão emprego e renda nos anos de 2014 e 2015, nas demais dimensões e anos, e no

COREDEMAU, não houve correlação.

Já Ternoski et al. (2020) avaliaram os efeitos de uma série de políticas públicas,

incluindo o BPC e o PBF, sobre o PIB e o IFDM no contexto de todos os Municípios



328

brasileiros no período de 2005-2016. Estes autores encontraram efeito explicativo do

PBF e do BPC sobre o IFDM, de modo que cada aumento de 1% no ln dos repasses com o

PBF e com o BPC gerou aumento de 0,0178 e 0,0787 pontos respectivamente no IFDM

para o contexto brasileiro, e de 0,0812 (PBF) e 0,024 (BPC) pontos respectivamente

para os Municípios do Sul do Brasil.

Os resultados encontrados tanto em Freu et al. (2019) como em Ternoski et al.

(2020) reafirmam a efetividade dos repasses com programas de transferência de renda

na melhoria do IFDM. Já na presente pesquisa foi constatado apenas o efeito do PBF e do

BPC sobre o IFDME, e efeitos mais expressivos no desenvolvimento via repasses para a

saúde realizados tanto pela União como pelo Estado. A diferença em termos de efeito

entre os estudos pode estar atrelada tanto à heterogeneidade das regiões, o que requer

dos formuladores das políticas públicas maior atenção ao contexto regional, como

também ao período temporal a que se referem os estudos.

Saindo da dimensão desenvolvimento e avaliando a dimensão crescimento, a

explicação se volta para a riqueza e os efeitos percebidos a partir das políticas públicas.

No cenário do PIB Geral todas as variáveis explicativas foram significativas a 1%, deste

modo, a cada variação (aumento) de 1% no ln dos repasses da União para a saúde,

ocorre uma variação (aumento) de 0,164% no LnPIB, uma relação inelástica. Em relação

aos repasses do Estado para a saúde, a cada aumento de 1% no ln dos repasses do

Estado tem-se elevação no LnPIB de 0,063%, já em termos das políticas sociais do PBF e

do BPC, cada aumento de 1% no ln destes repasses gera aumento do LnPIB

respectivamente de 0,379% e 0,192%.

Avaliando estes efeitos das políticas sobre os setores, é possível notar que em

relação ao setor agropecuário a cada variação (aumento) de 1% no ln dos repasses em

saúde pela União e Estado ocorrerá um aumento de 0,169% e 0,056% pontos

percentuais, respectivamente, na riqueza Agropecuária, assim como a elevação de 1%

nos repasses do PBF gera um aumento de 0,38% no LnPIBagr, verifica-se relação

inelástica destas variáveis explicativas em relação a explicada ao nível de 1% de erro. Já

os repasses com o Benefício de Prestação Continuada não foram significativos ao nível

mínimo de 5% de erro na explicação do LnPIB.

Em termos da indústria, os efeitos indicam que a cada variação (aumento) de 1%

no ln dos repasses em saúde pela União e pelo Estado geram respectivamente aumentos



329

de 0,227% e de 0,063% no , ambos significativos a 1% de erro. Já os repasses

do PBF foram significativos a 5% de erro, e indicam que variações de 1% no

levam a variações de 0,544% no ln do PIB do setor industrial. Para o efeito do BPC sobre

a geração de riquezas do setor industrial os dados do modelo não foram significativos ao

nível mínimo de 5% de erro.

Na sequência foi analisado o efeito das políticas de repasses sobre o setor de

comércio e serviços. Os resultados, todos significativos a 1% de erro, apontam que para

cada variação (aumento) de 1% no LnUni e no LnEst, ocorrem variações (aumento),

respectivamente, de 0,179% e 0,074% no Quanto às políticas de repasses de

transferência de renda a cada aumento de 1% no ln de repasses do PBF tem-se aumento

de 0,377% no e a cada 1% a mais repassado em lnBPC o efeito sobre a riqueza

do setor de serviços (LnPIBSer) é de 0,253%.

Um último submodelo relacionou os impactos das políticas sobre o PIB da

administração pública, para esta relação os resultados do efeito das políticas de repasses

sobre a riqueza da administração pública foram todos significativos a 1% de erro. Nota-

se que o efeito de aumento de 1% dos repasses tanto da União como do Estado gera

aumento de 0,123% e de 0,049% respectivamente sobre o Em relação ao PBF

aumentos de 1% dos repasses ocasionam aumento de 0,278% na explicativa, efeito

próximo ao do BPC que gera impacto de 0,213% sobre o a cada aumento de

1% dos seus repasses. Aplicando o antilogaritmo nos valores das variáveis explicativas

da dimensão crescimento se chega ao valor em unidades monetárias conforme Tabela

02.

Tabela 02 – Antilogaritmo dos resultados dos modelos. Dependente/

Dimensão Explicativas

Cre

scim

ento

R$2.154,71 R$1,18 R$1,07 R$1,46 R$1,21 R$1.255,53 R$1,18 R$1,06 R$1,46 --

-- R$1,26 R$1,06 R$1,72 --

R$175,47 R$1,20 R$1,08 R$1,46 R$1,29

R$3.164,36 R$1,13 R$1,05 R$1,32 R$1,24 Nota: -- indica que para aquela relação a variável não é significativa ao nível mínimo de 5% de erro. Fonte: Elaborado pelos autores a partir dos resultados da Tabela 01

Os efeitos oriundos dos repasses efetuados pelo SUS tanto em esfera estadual

quanto federal, apresentados na Tabela 02 indicam um efeito multiplicador positivo no



330

crescimento da região, cujo maior resultado é sobre o setor industrial gerado pelo

repasse da união para o SUS (R$ 1,26 a cada R$ 1,00 repassado), já o repasse do Estado

para o SUS gera maior efeito positivo no setor de serviços (R$ 1,08 a cada R$ 1,00

repassado).

Para o PBF, os dados monetários também indicam efeito multiplicador dos

repasses de modo que a cada R$ 1,00 recebidos pelo PBF nos Municípios, tem-se um

aumento (impacto) de R$ 1,46 no PIB geral, PIBagro e no PIBser, além de R$ 1,72 no PIB da

Indústria, e R$ 1,32 no PIB de Administração Pública. Para o BPC é possível perceber

efeito somente no PIB geral (R$ 1,21), no setor do comércio e serviços (R$ 1,29) e na

administração pública (R$ 1,24) para cada R$ 1,00 a mais repassados com o Benefício de

Prestação Continuada.

Os resultados encontrados na relação entre as políticas e o PIB apresentam efeito

no mesmo sentido ao observado com as estimativas nacionais sobre esta política. Neri et

al. (2013) analisando dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF) de 2008-2009

encontraram efeito multiplicador de R$ 1,78 para cada unidade monetária de repasse do

PBF sobre o PIB. Ternoski et al. (2020) estimaram em R$ 1,14 o efeito do PBF, e R$ 1,35

do BPC sobre o PIB dos 5.570 Municípios brasileiros.

Ainda Castro (2013), também percebe efeitos positivos das políticas

redistributivas, visto que o autor identificou que a cada 1% de incremento dos gastos em

áreas sociais como PBF e Saúde refletem em um multiplicador de 2,25% para o PBF e de

1,44% para a Saúde sobre a renda das famílias. Este fato, além de reforçar os resultados

deste estudo, demonstra que as políticas públicas redistributivas, objeto de análise,

geram não só efeitos no desenvolvimento e crescimento, mas também exercem efeitos

na política monetária ao criar efeito multiplicador na economia.

Os dados permitiram identificar a relação explicativa das políticas públicas

redistributivas, objeto da análise, sobre o IFDM e sobre o PIB. Conclui-se que: 1)

ocorrem maiores impactos dos repasses sobre a dimensão crescimento em relação ao

IFDM, uma vez que alterar o desenvolvimento de uma região é mais complexo; 2) os

repasses do PBF geram maiores impactos na dimensão desenvolvimento e crescimento

econômico nos modelos gerais e nos submodelos se comparados aos efeitos dos

repasses à saúde e ao BPC.



331

5. Considerações Finais

O estudo buscou identificar a influência das políticas públicas sobre o

crescimento e desenvolvimento da região AMOCENTRO, delimitando-se aos repasses da

União e do Estado do Paraná para o Sistema Único de Saúde, para o Programa Bolsa

Família, e para o Benefício de Prestação Continuada. O intuito principal foi identificar se

estes repasses geram efeitos positivos no PIB e no IFDM.

Os achados da pesquisa permitem concluir, no cenário da riqueza (PIB), para a

existência de efeito probabilístico positivo das políticas públicas de repasses ao SUS e ao

PBF sobre o indicador de crescimento da AMOCENTRO. Em termos do BPC, as respostas

significativas se dão sobre a riqueza geral, sobre o comércio e serviços e na riqueza

gerada pela administração pública, não foram encontrados efeitos probabilísticos na

explicação do BPC sobre a geração de riquezas no setor agropecuário e no setor

industrial.

No cenário da qualidade de vida (IFDM) nem todas as variáveis apresentaram

efeito probabilístico. Constatou-se que os repasses ao SUS via União não apresentam

relação explicativa na dimensão saúde do IFDM. Aliado a isso, os repasses do Estado do

Paraná ao SUS não foram significativos na explicação do PIB geral, e nem nas dimensões

de emprego e renda. Quanto aos repasses do PBF e BPC houve efeito explicativo

significativo apenas na dimensão educação (IFDME).

A pesquisa demonstrou que as políticas públicas, de fato, exercem impacto no

crescimento (riqueza), bem como, algumas delas, também exercem efeito positivo no

desenvolvimento (qualidade de vida) dos Municípios da região AMOCENTRO. Ressalta-

se para os resultados do PBF com grande efeito na explicação do crescimento e

desenvolvimento.

Em especial, o PBF, respondeu de forma mais intensa sobre o Índice FIRJAN de

Saúde e também de Educação. Este fato, denota a eficiência do PBF, tanto nas questões

básicas de saúde, que indiretamente podem ser garantidas com a melhoria da

alimentação, fruto da renda adicional gerada as famílias beneficiárias do programa,

como também, em manter as crianças na escola, já que este também é um dos requisitos

para participação no programa. O PBF gera também efeitos sobre a riqueza, com

destaque no setor industrial, ao passo que a renda recebida pelas famílias, via o

programa, pode influenciar no consumo de bens deste setor.



332

Vale ainda pontuar, os efeitos regionalizados das políticas públicas, uma vez que

no comparativo dos resultados aqui obtidos com resultados de estudos semelhantes da

literatura notam-se aproximações e distanciamentos quanto aos efeitos. Para algumas

políticas, os efeitos podem refletir em uma resposta quase universal (consolidada em

termos do efeito) sobre crescimento e desenvolvimento nas mais diferentes regiões, já

outras políticas, podem apresentar efeitos mais distantes a depender de cada região.

É fundamental, que os gestores públicos considerem a heterogeneidade de cada

contexto no momento da proposição das políticas públicas. Vocações regionais podem

refletir na forma de resposta de uma política, tornando-a mais efetiva em um contexto,

enquanto outras regiões, por determinadas carências de meios, podem refletir em

menor grau os efeitos.

6. Referências

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The Relation Between Public Policies, Growth, and Development in the Center of Paraná

Relación entre Políticas Públicas, Crecimiento y Desarrollo en el Centro Paranaense

Jeferson Petranski Simão Ternoski

Jeferson Petranski Simão Ternoski

Abstract: This study lists the effects of the resource transference policies from the Unified Health System (Sistema Único de Saúde - SUS), the Bolsa Familia Program (Programa Bolsa Família - PBF), and the Continuous Cash Benefit (Benefício de Prestação Continuada - BPC) on the Gross Domestic Product (GDP) and the Firjan Development Index (Índice Firjan de Desenvolvimento - IFDM) of the Association of Municipalities of Central Paraná (Associação de Municípios do Centro do Paraná - AMOCENTRO). Under this perspective, this research debates whether public policies have a positive effect on growth and development indicators. The analysis points to the existence of a positive probabilistic relation between public policies, GDP, and IFDM. Methodologically, the study is exploratory, descriptive, and quantitative, using an econometric regression model for panel data from the period of 2006 to 2015. The results indicate a great effect of policies on GDP, along with a greater positive response from the PBF, both in terms of GDP and of general IFDM, as well as in the dimensions of industry, services, agriculture and cattle raising, health, longevity, employment and income, reaffirming the necessary action of the State in small towns through public policies.

Resumen: El estudio relaciona los efectos de las políticas de transferencias del Sistema Único de Saúde (SUS), del Programa Bolsa Familia (PBF) y del Beneficio de Prestação Continuada (BPC) sobre el Producto Interno Bruto (PIB) y el Índice de Firjan de Desenvolvimento Municipal (IFDM) de la Asociación de Municipios del Centro de Paraná (AMOCENTRO); en esta perspectiva cuestiona: ¿las políticas públicas generan un efecto positivo en los indicadores de crecimiento y desarrollo? Se afirma para la existencia de una relación probabilística positiva entre las políticas públicas, el PIB y el IFDM. Metodológicamente, la investigación es exploratoria, descriptiva y cuantitativa, utilizando un modelo de regresión econométrica para datos de panel del período de 2006 a 2015. Los resultados afirman para el mayor efecto de las políticas sobre el PIB, además de una mayor respuesta positiva del PBF, tanto en términos del PIB y del IFDM general, como en las dimensiones de la industria, servicios, agropecuaria, salud, longevidad, y empleo y renta, reafirmando la necesaria acción del Estado a través de políticas públicas en los pequeños municipios.

Keywords: Quality of Life; Wealth; Redistributive Policies.

Palabras-clave: Calidad de Vida; Riqueza; Políticas Redistributivas.

Recebido em 1 de setembro de 2020 Aprovado em 12 de fevereiro de 2021

Relação entre políticas públicas, crescimento e ...

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